风力发电机运行状态监测数据集WindTurbineOperationalStatusMonitoringDataset-zhengalexsir
数据来源：互联网公开数据
标签：风力发电, 能源, 传感器数据, 状态监测, 时间序列分析, 故障诊断, 机器学习, 可再生能源
数据概述：
该数据集包含来自风力发电机组的每日运行数据，记录了风力发电机在不同环境条件下的关键性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年12月31日开始。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可以推断为某个风力发电场的运行数据。
数据维度：数据集包括20个字段，涵盖了风力发电机的多个关键运行参数，如：有功功率（ActivePower）、环境温度（AmbientTemperature）、轴承温度（BearingShaftTemperature）、叶片角度（BladePitchAngle）、控制箱温度（ControlBoxTemperature）、齿轮箱温度（GearboxTemperature）、发电机转速（GeneratorRPM）、发电机绕组温度（GeneratorWindingTemperature）、轮毂温度（HubTemperature）、机舱温度（MainBoxTemperature）、偏航角度（NacellePosition）、无功功率（ReactivePower）、转子转速（RotorRPM）、发电机状态（TurbineStatus）、风向（WindDirection）和风速（WindSpeed）等。
数据格式：CSV格式，文件名为turbine_data_daily.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理，但部分数据可能存在缺失值。该数据集适合用于风力发电机运行状态分析、性能评估和故障预测。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于风力发电领域的研究，如风力发电机性能分析、故障诊断、预测性维护、异常检测等。
行业应用：可以为风力发电场运营方提供数据支持，用于优化发电效率、降低运维成本、延长设备寿命。
决策支持：支持风力发电机组的运行状态评估、维护策略制定和投资决策。
教育和培训：作为能源工程、机械工程、数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解风力发电机的工作原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索风力发电机运行状态与环境因素之间的关系，以及利用机器学习方法预测发电机的性能衰退和潜在故障，从而实现更智能、更高效的能源管理。
